预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务，而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征，并且可以进行微调或直接用于特定应用，从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用，因为它们提供了一个起点，并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
什么是前馈神经网络？
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灾难恢复如何处理数据丢失预防？
灾难恢复（DR）在防止数据丢失中发挥着至关重要的作用，确保组织能够迅速恢复数据并在服务器故障、自然灾害或网络攻击等事件后维持业务连续性。DR涉及制定结构化计划和准备适当资源，以将关键数据和应用程序恢复到可操作状态。这个过程包括定期备份数据、
嵌入可以在不同系统之间共享吗？
是的，嵌入可以可视化，特别是当它们的维度减少到二维或三维时。嵌入的可视化对于理解嵌入空间中不同数据点之间的关系很有用。可视化的一种常见方法是使用降维技术，如t-sne (t分布随机邻居嵌入) 或PCA (主成分分析)，将高维嵌入减少到低维空
在灾难恢复（DR）中，备份和恢复是什么？
灾难恢复（DR）中的备份和恢复是指在发生中断（如硬件故障、网络攻击或自然灾害）后用于创建数据备份并恢复系统的过程和策略。备份涉及在定期的时间间隔内对数据、应用程序和配置进行快照或复制。这确保在发生数据丢失事件时，组织能够检索到其信息，并以最